在区域经济快速发展的同时，由于基础设施建设发展水平的差异，京津冀地区物流一体化发展相对缓慢，成为制约京津冀地区流通经济高质量发展的重要因素。因此，《“十四五”现代流通体系建设规划》提出要完善市场体系，加强商贸流通体系、物流体系和交通承载能力以及完善金融服务和信用体系，构建适合于双循环发展的现代流通体系。而京津冀地区拥有1.2亿消费人口，是全国商贸物流最活跃、最集中的区域之一，因此加快和完善京津冀地区智慧物流与现代商贸流通高质量发展至关重要。
通过梳理智慧物流与流通经济发展的研究，大致可以总结为三个方面：一是关于智慧物流的研究。
目前关于智慧物流发展水平测度尚未统一标准，本文在
熵权TOPSIS法。熵值法作为一种客观评价方法，其操作性较强且能够反馈相关客观隐性数据，而TOPSIS方法是一种基于距离的综合评价方法，其通过检测评价对象与最优解和最差解的距离进行排序。因此，本文将采用熵权与TOPSIS结合的方法，既满足了多重属性决策排序的要求，又可以通过构造加权规范化矩阵并利用熵权进行运算，使得本文的研究结果更加科学和客观。
耦合协调度模型。为进一步探索京津冀地区智慧物流与流通经济发展两者间的相互作用程度，本文构建耦合协调度模型进行分析，具体模型设定如下：
式(1)-(3)中，C表示京津冀地区智慧物流与流通经济发展耦合度，当C值越大时，表明地区间二者耦合程度越高。Log表示智慧物流发展水平，Cir表示流通经济发展水平，D表示耦合协调度，T表示综合协调指数，α、β分别表示子系统的待估参数，且二者之和取值为1，本文参考
本文以京津冀地区为主要研究对象，具体对象涉及北京、天津两大直辖市，以及河北省的保定、唐山、廊坊、石家庄、秦皇岛、张家口、承德、沧州、衡水、邢台、邯郸，共计13个城市，研究时间跨度为2015-2021年，主要指标数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国物流年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》、EPS全球统计数据分析平台，其中行业增加值等相关指标均以2015年为基期，利用平减指数进行比价处理。
根据前文构建的指标体系，应用熵权TOPSIS法分别计算2015-2021年京津冀地区13个城市的智慧物流与流通经济发展水平，检验结果如表3所示。可以看出，京津冀城市之间智慧物流和流通经济发展水平的差异较为显著。从智慧物流发展差异来看，北京市智慧物流发展水平较高，其平均系数为0.941，而承德市智慧物流发展水平相对较低，其平均系数为0.013。从流通经济发展差异来看，排名前三位的分别为北京、石家庄、天津，其平均系数分别为0.909、0.236、0.216，而排名后三位的分别为秦皇岛、衡水、承德，其平均系数分别为0.031、0.020、0.009。可以看出，北京市作为首都整体发展水平都较高，而承德市由于交通、经济等问题整体发展水平较低。
通过前文公式设定，分别计算出2015-2021年京津冀地区各城市智慧物流与流通经济发展水平的耦合度，详见表4所示。可以看出，在研究时期内北京市智慧物流与流通经济发展一直处于高耦合阶段，天津、石家庄两地从低耦合阶段逐步转向拮抗阶段，而保定、唐山、廊坊、秦皇岛、张家口、承德、沧州、衡水、邢台、邯郸等地智慧物流与流通经济发展水平耦合度一直处于低耦合阶段。
从整体来看，京津冀地区智慧物流与流通经济发展耦合协调度逐年上升。如图1所示，由2015年的0.483增长至2021年的0.498，整体呈现出波动上涨的变化。就目前而言，京津冀地区智慧物流与流通经济发展的整体耦合协调度发展程度仍属于濒临失调状态，距离勉强失调及以上还有较大的差距，因此应进一步重视京津冀地区智慧物流与流通经济的协调发展状态，实现二者的良性可持续发展。
从京津冀地区各城市具体耦合协调度来看。如图2所示，各城市智慧物流与流通经济发展耦合协调度等级差异较大，其中，北京智慧物流与流通经济发展耦合协调度连续处于极度和高度协调状态，表明北京已实现了智慧物流与流通经济的高度发展。天津、石家庄等地智慧物流与流通经济协调发展耦合度逐年上升且变化较大，逐步迈向轻度失调状态，保定、唐山、沧州、邢台等地数字物流与流通经济发展耦合协调度属于重度失调状态，而廊坊、秦皇岛、张家口、承德、衡水、邯郸等地数字物流与流通经济发展耦合协调度处于极度失调状态。
根据上文分析，京津冀地区智慧物流与流通经济发展耦合关系具有较大差异，而造成这一差异的影响主要来源于哪些因素?基于此，为进一步探究京津冀地区智慧物流与流通经济发展耦合协调度的影响因素，本文采用空间计量分析进行探究。
首先，本文先检验京津冀地区智慧物流与流通经济发展之间是否存在空间上的联系，采用Moran’s I指数对京津冀地区智慧物流与流通经济发展水平进行全局自相关分析，检验结果如表5所示。从结果来看，京津冀地区智慧物流与流通经济发展水平均呈现正向自相关性。
考虑到京津冀地区各城市间存在知识外溢和资源要素流动的现象，本文在传统基准模型基础上将空间权重矩阵纳入面板模型中，并考虑到前者在空间上存在自相关性，有利于提升估计结果的可靠性。因此，本文采用双向固定效应的空间杜宾模型对影响智慧物流与流通经济发展耦合协调度的影响因素进行分析，具体模型如下所示：
式(4)中，Y表示智慧物流与流通经济耦合协调度，α表示空间滞后效应系数，W表示空间权重系数，i和t分别表示研究城市和研究时期。GDP表示经济发展水平，采用各城市人均GDP进行衡量；Hum表示人力发展水平，采用各城市高校在校人数进行衡量；Inn表示科技创新水平，采用各城市专利申请数量进行衡量；Fdi表示对外开放水平，采用实际利用外资金额进行衡量；Gov表示政府支持力度，采用一般财政支出与GDP比值进行衡量。γ、λ分别表示空间和时间效应，ε表示随机误差项。
为保障估计结果的可靠性，本文分别采用静态和动态空间杜宾模型进行检验，检验结果如表6所示。双固定动态空间杜宾效应的R2系数为0.873，且Log-L自然对数似然值为-54.075，说明本模型设定拟合度较好。从各影响变量的估计系数来看，人力发展水平、科技创新水平、对外开放水平、政府支持力度的估计系数分别为0.154、0.204、0.650、0.013且均在5%水平下显著，说明这些变量对智慧物流与流通经济发展耦合协调度起到正向促进作用，而经济发展水平的估计系数显著为负，说明经济发展水平的提升在一定程度上抑制了智慧物流与流通经济发展耦合协调。可能的原因在于，某一地市经济发展水平的提升会影响其周边地区的经济发展，进而产生“吸虹效应”使资源要素聚集化并影响其自由流动，从而对周边城市智慧物流与流通经济发展耦合协调产生反向抑制作用。
首先，转变发展理念，强调均衡发展。京津冀地区应推动智慧物流与流通经济的均衡发展，特别是关注承德、衡水等发展水平相对较低的城市，通过政策扶持和资源共享，缩小城市间的发展差距。鼓励科技创新在智慧物流与流通经济中的应用，将创新作为推动两者协调发展的重要动力。加大对科技创新的投入和支持，培养创新人才，提升科技创新能力。
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著，括号内为稳健标准误。
其次，优化物流发展环境。相关政府应加大对智慧物流基础设施的投资力度，提升物流运输效率和服务质量。重点加强交通网络建设，包括公路、铁路、航空等多元化运输方式，构建高效便捷的物流体系。倡导绿色物流理念，通过推广节能环保的物流技术和设备，减少物流活动对环境的影响。
最后，加强物流与流通产业融合。相关部门应加强智慧物流与流通经济相关产业的协同发展，推动产业间的深度融合。鼓励物流企业延伸服务链条，提供定制化、一体化的供应链解决方案。支持智慧物流与流通经济领域的新业态、新模式发展。例如，鼓励共享经济在物流领域的应用，推动无人配送、智能仓储等创新技术的落地实施。
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